High performance computing applications often must handle on the order of peta bytes of data during their operation. Such large data sets inherently require distributed storage. Emerging distributed storage solutions in this realm, such as our L-Store framework, virtualize the distributed nature of the storage by offering the notion of a single file system to applications. These virtualization schemes must manage substantial amount of metadata to handle the data sets across the distributed storage. Apart from the primary concern of virtualization, a number of secondary but crosscutting concerns related to transaction and persistence control, database connection pooling, authentication and authorization, and logging must be addressed in these metadata management schemes. This paper describes our investigations into discovering these secondary and crosscutting concerns in metadata management for large-scale distributed data storage. We describe how we have applied AspectJ to address these crosscutting concerns in metadata management for the L-store distributed storage framework.
高性能计算应用程序在运行期间通常必须处理PB级数据。如此大的数据集本质上需要分布式存储。该领域中新兴的分布式存储解决方案(例如我们的L-Store框架)通过为应用程序提供单个文件系统的概念来虚拟化存储的分布式性质。这些虚拟化方案必须管理大量的元数据,才能处理分布式存储中的数据集。除了虚拟化的主要问题外,在这些元数据管理方案中还必须解决与事务和持久性控制,数据库连接池,身份验证和授权以及日志记录有关的许多次要但贯穿各领域的问题。本文描述了我们的调查,以发现大型分布式数据存储的元数据管理中的这些次要和横切关注点。我们描述了如何应用AspectJ解决L-store分布式存储框架的元数据管理中的这些横切关注点。 P>
Vanderbilt University, Nashville, TN;
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